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La evolución del comercio electrónico con la llegada del Machine Learning

por Azahara 11/Jan/2018

La inteligencia artificial es una herramienta innovadora que se aplica en muchos ámbitos para conseguir grandes beneficios. En la forma del machine learning, ésta puede ayudar a aumentar el crecimiento de un comercio electrónico y la satisfacción de sus clientes. ¿Cómo ha afectado el machine learning a la evolución del comercio electrónico? ¿En qué aspecto del comercio electrónico beneficia el machine learning? ¿Cómo afecta esto a los clientes de dichas tiendas?

La inteligencia artificial es un concepto muy en boga actualmente y que poco a poco seguirá creciendo y descubriendo nuevas aplicaciones para beneficiarnos en cualquier aspecto de nuestras vidas. El objetivo con la inteligencia artificial es sustituir a seres humanos imitando sus funciones cognitivas.

A raíz de la inteligencia artificial surgen otros conceptos que no por estar subordinados implica una relación de inferioridad. Éste es el caso del machine learning (aprendizaje automático o de máquinas), que se refiere a la capacidad de la inteligencia artificial de aprender conforme va recibiendo y procesando datos a través de algoritmos.

El machine learning abre un sinfín de posibilidades en una gran variedad de disciplinas y muchos de ellos probablemente ni las conozcamos todavía. Aun así, centrándonos en el presente, ya existen muchas aplicaciones de esta tecnología, que ha hecho posible una evolución positiva del comercio electrónico. Hablamos de cómo ha sido la evolución del comercio electrónico con el machine learning.

¿Qué ventajas tiene el machine learning para el comercio electrónico?

Las compras que realiza una persona permite conocer muchas cosas sobre ella. Esta información es muy valiosa para cualquier comercio porque puede analizarlos y ofrecer un servicio mejorado para su cliente.

Este análisis de datos se traduce, en primer lugar, en una mejora en el buscador del comercio electrónico. Cuando el cliente teclea algo en el campo de búsqueda, automáticamente aparecen una serie de sugerencias que le pueden ayudar a encontrar su producto deseado más rápidamente.

Gracias al machine learning se consiguen resultados de búsqueda más relevantes, lo cual facilita en gran medida que la compra deseada se realice y que sea de una forma satisfactoria para el cliente. Lo que quería comprar lo ha encontrado con la mayor facilidad posible.

Como decíamos, las compras permiten crear perfiles y conocer mucho mejor a los clientes que compran en tu comercio. Con estos perfiles definidos, el departamento de marketing tiene un material de base de mayor calidad sobre el que trabajar. Las acciones para alcanzar los diferentes targets estarán mucho más personalizadas, con la consecuente satisfacción del cliente, que recibirá ofertas y otro tipo de acciones basadas en sus necesidades.

evolución del comercio electrónico

Juntando los datos y los perfiles de varios usuarios y con la ayuda del machine learning, también se consigue otra opción que beneficia al cliente y hace su vida como comprador más fácil, que son las sugerencias. La inteligencia artificial analiza las compras realizadas por el usuario y otros con gustos similares y le sugiere otros productos que son complementarios.

Según estadísticas de Amazon, su motor de recomendaciones es el responsable del 35% de sus ventas, lo cual demuestra la importancia del machine learning y los beneficios que reporta a los comercios electrónicos su utilización.

El precio de los productos también es otro factor clave para convencer a los clientes a la hora de realizar la compra. En dicho precio entran diferentes variables que afectan a su resultado final, lo que hace difícil (casi imposible) que un ser humano se dedique a esta tarea. La capacidad de procesado de los ordenadores hace que ésta sea una tarea perfecta para ellos.

Gracias al machine learning, se pueden introducir una serie de factores para que el programa lo tenga en cuenta y actúe en base a ellos, como los precios de la competencia, la demanda, la hora del día o el tipo de consumidor. Una buena optimización conseguirá un mayor volumen de compras.

La gestión del stock también es importante, porque si no hay productos que vender, da igual la demanda que la tienda tenga. El machine learning permite analizar las ventas que se realiza de todos los productos y predecir cuándo será necesario comprar más existencias. Los análisis de la inteligencia artificial son mucho más completos y cuanta más información tenga a lo largo de un tiempo más prolongado, será capaz de predecir mejor las tendencias.

La diferencia entre un comercio electrónico y uno físico, entre otras muchas, es que no hay ninguna persona al lado del cliente que pueda aconsejarle o resolverle las dudas que tenga. A través del machine learning, esto se puede cambiar sin necesidad de realizar un gasto demasiado grande en un equipo de personal que pueda atender a todos los usuarios que entran en la página.

El machine learning permite tener bots como trabajadores de atención al cliente en el comercio electrónico. Así, cualquier duda que tenga un cliente puede abrir una conversación con el bot, preguntarle y éste se la resolverá sin necesidad de tener a alguien pendiente de este servicio. Una atención rápida y satisfactoria ayuda a tener un cliente más contento y, posiblemente, finalizar una compra.

Machine learning también en comercios físicos

Es más, el machine learning puede llegar a dar el salto a los comercios físicos combinado con otras técnicas como el location intelligence en entornos cerrados, lo que se conoce como indoor mapping.

El indoor mapping añade una nueva perspectiva a los datos que se obtienen: la ubicación. Conociendo dónde y cuándo tienen lugar determinados eventos, se puede actuar de forma consecuente para depurar ciertos problemas. El machine learning permite analizar toda esta información y procesarla para

Caso de éxito de Geographica: Drivethrurpg

Siguiendo con la evolución del comercio electrónico, en Geographica hemos desarrollado un sistema inteligente para OneBookShelf, una empresa de contenido digital en Estados Unidos con diferentes tiendas online especializadas en la industria del entretenimiento y más de 500.000 usuarios. En su continuo afán de crecimiento e innovación, optaron por colaborar con Geographica.

El trabajo consistió en el desarrollo de un sistema de recomendaciones para los usuarios que fuese capaz de aprender de las compras pasadas y así hacerles sugerencias más acordes a sus gustos, incrementando así las posibilidades de venta.

En definitiva, el machine learning ha ayudado, está ayudando y seguirá ayudando en muchos aspectos al comercio electrónico (e incluso al físico, en combinación con la location intelligence), lo que repercute positivamente en el beneficio del propietario y la satisfacción del cliente.

El cliente tendrá un servicio de atención más eficaz y podrá encontrar aquello que busca de forma más rápida y descubrir sugerencias que le ayuden a descubrir nuevos productos que le interesen, mientras que el dueño del comercio cuenta con una cantidad de información importante analizada y procesada para actuar en consecuencia.

TAGSInteligencia ArtificialMachine Learning

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